購買データで最適クーポン発行！利益最大化へ【ChatGPT統計解析】
顧客の購買履歴や会員カード情報を分析し、個々に合ったクーポンを発行することで、クーポン利用率を高め、リピート購入につなげることがダイレクトマーケティングの目的です。小売店はレシートにクーポンを付けたり、Tポイントカードのような会員情報を利用して個別の顧客に最適なクーポンを提供します。さらに、アプリを通じてもクーポンを配布。このプロセスはクーポンの利用を促進し、顧客の購買行動を分析することで、最適なマーケティング戦略を策定し、最終的に利益の最適化を実現することを目指します。
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統計を使ってリピーターを獲得する
顧客の特徴から最適なマーケティングを割り出す
顧客に合うクーポンを発行するには
ダイレクトマーケティングや、 0 to 0 マーケティングの一種で、それぞれの顧客に合ったクーポンを分析します。
顧客に合ったクーポンを発行してクーポンの利用率を高め、リピートにつなげるのが狙いです。
多くの小売店では、レシートにクーポンを付けるのが主流になっています。
さらにクーポンの利用率を高めるために、顧客が持っている会員カードの情報を分析し、その顧客に合ったクーポンを選べます。
そしてそのクーポンを付けてレシートを発行します。
マクドナルドがTポイントカードと提携したときは、Tポイントカードの情報を分析してクーポンを付けていました。
また、クーポンを送るアプリもありますが、そのときにも同じようなことができます。
クーポンだけでなく、ダイレクトメールを送るときにも、顧客の特徴を分析すれば、より効果的にマーケティングをすることができます。
顧客がクーポンを利用する確率と、クーポンを利用したときの利益を掛ければ、利益の期待値を計算できます。
期待値が大きいクーポンを発行すれば、利益の最適化が可能です。
クーポン発行の目的
顧客に合ったクーポンの発行はクーポンの利用率を高め、リピートにつなげるのが狙い
さらに利用率を高めるためのサイクル
クーポンを使って商品を購入⇒会員カードを使って買い物⇒会員カードに記録された販売情報を分析⇒分析された情報をもとに、最適なクーポンを発行
顧客の過去の購買履歴と、今回の情報を分析し、最適なクーポンを発行することで、次の販売へとつなげることができる。
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